그래서 이번 주에 여러분께 소개할 프로젝트를 소개하게 되어 기쁘군요
정말 두툼한 고기예요
이 코스 최고의 프로젝트예요
가격 맞히기 게임이에요
지금까지 해온 일을 하나로 묶어주는 거죠
일단 집을 지을 거예요
우리에게 주어진 과제는 인터넷에 게시된 거래를 찾고 RSS 피드를 구독할 수 있는
플랫폼을 만드는 겁니다 게시된 거래를 스팟팅할 수 있도록요
잠재적 거래를 찾으면 유망해 보이는 거래를요 그걸 읽고 해석해 다수의 LMS를
사용합니다 지난주에 우리가 만든 소유권을 포함해서요 그게 얼마나 가치 있는지
추정하기 위해서요 그리고 좋은 기회를 찾으면 자동적으로 텍스트 메시지나
푸시 알림을 여러분이나 제게 보냅니다 우리가 알아야 할 거래가 있다고 알려주는 거죠
자율적으로 항상 실행될 겁니다 백그라운드에서 실행되는 거죠 가끔
푸시 알림을 받게 됩니다 온라인에 포스팅된 새 거래가 있다는 거죠 모델이 이 가격이
정말 좋다고 결정하는 거죠 아이템은 훨씬 더 비싸야 하니까요
동의하시길 바랍니다 우리가 해낼 수 있다면 플랫폼을 구축할 수 있다면 특별한
걸 구축한 겁니다 고급 플랫폼이죠
다양한 기능성 요소들을 한데 합친 것입니다. 제가 자랑스러워할
만한 것이었으면 좋겠고 여러분도 자랑스러워 하실 수 있었으면 좋겠어요.
요원은 7명이 될 거예요
아까도 말했지만 다시 말할게요
7명의 요원이 협력할 거예요
전부 LMS에 설치된 건 아니에요
파이썬 을 사용하는 과정도 있지만 퍼즐의 일곱 조각 같은 것들이 서로 협력하고
있어요
GPT 4, 또는 GPT for 미니를 이용해 RSS 피드에서 정보를 취하고 분석하고 이해한
후 잠재적 거래로 바꿀 거예요
개척지 급습 모델을 쓸 거예요 GPT 4보다 뛰어나죠
클로드는 그걸로 물건의 가치를 추정할 거예요
그게 다가 아니에요
다른 모델도 사용할 거예요
또 다른 래그 파이프라인을 만들 거예요 래그 기반 모델이죠
하지만 이번에는 랑그 체인을 쓰지 않을 거예요
직접 말 거예요
아주 쉬울 거예요
하지만 400,000가지 제품을 모두 사용할 거예요 전에 아마존 부족에게서 가져온 것들이죠
전부 메가 크로마 데이터베이스에 넣고 개척자 모델의 래그 파이프라인에 컨텍스트를
추가할 거예요
이미 생각해 두신 게 아닌가 궁금해지실 거예요
여러분은 이미 궁금하실 겁니다 비슷한 제품의 비슷한 가격으로 비슷한 제품을 제공하는 새로운
모델이 지난주에 우리가 미세 조정했던 모델을 능가할 수 있을지 말이죠
알게 될 거예요
두고 봐야죠
하지만 두 모델이 협업해서 최대한 좋은 가격을 얻도록 노력할 거예요 Get up!
다른 모델도 공개할 거예요
아주 중요한 한 주가 될 거예요
가장 중요한 건 이 캡스톤 프로젝트가 모든 걸 하나로 합치는 아주 만족스러운
방법으로 설계됐다는 거예요 손에 잡히고 진짜처럼 느껴질 수 있게요
하지만 핵심은 우리가 배운 모든 것을 수정할 기회가 생긴다는
겁니다 전문성과 경험을 쌓고 생산 수준의 모델을 직접 만들 수 있죠
그게 이 강의의 핵심이죠
재미있는 컨텍스트에서 하고 있어요 푸시 알림을 실제로 보낼
뭔가가 있죠 유용한 제품이 있을 때요 하지만 학습에 관한 겁니다 지난 7주 동안
우리가 한 학습을 확고히 하는 거죠
잠시 말씀드리자면 에이전트 플랫폼의 아키텍처는 사용자 인터페이스를 갖게
될 거예요
물론 그라디오에서 지을 거예요
우리가 작성할 에이전트 프레임워크를 사용할 겁니다 단순한 종류의 환경이죠 메모리가 있어
에이전트는 과거에 권장했던 걸 알 수 있어요 로깅 같은 것도 지원하고요 그래서
프레임워크에서 무슨 일이 벌어지는지 알 수 있죠
계획을 담당하는 요원이 있을 거예요
다른 요원들 간의 활동을 조율하는 거죠
그럼 에이전트들이 생기죠
스캐너 요원이 유망한 거래를 확인할 거예요
RSS 피드를 보면요
앙상블 에이전트라는 걸 만들 거예요 기술적인 앙상블이라고
부르는 거죠
여러 모델을 조합할 때 이 에이전트는 제품의 가격을
예측할 수 있는 다양한 모델을 조합하는 역할을 하죠
그리고 푸시 알림을 보내주는 메시징 에이전트가 있어요
이건 단지 높은 수준의 아키텍처입니다 이것보다 에이전트가 더 많기 때문이죠
앙상블 에이전트 자체가 다른 세 명의 에이전트와 협업하게 되니까요
그게 우리 요원 3명이 될 거요
하지만 이 다이어그램에선 안 보여줄 거예요 너무 어수선해질 테니까요
하지만 언젠가는 꼭 할 거예요 get get get it
우리가 뭘 만들 건지 감을 잡기 위한 고급 아키텍처예요
오늘은 이 중 하나에 집중할 거예요
이 아키텍처는 많이 보지 않을 거예요
지난 시간에 만든 모델을 인터넷에 올리는 것에 대해 얘기할 겁니다 Modal이라는
멋진 서비스를 이용해서요
모드 얘기를 하기 전에 한 가지 더 언급하고 싶은 게 있어요 이제 더 진지한 코드를 작성하는
쪽으로 나아가고 있으니 JupyterLab은 훌륭한 플랫폼이에요 반복적이고 실험적이며
다양한 솔루션을 빠르게 내놓을 수 있죠
하지만 연구 개발에서 생산 준비가 된 제품으로 발전할 때 코딩에
몇 가지 변화가 있을 거예요
우선, 코드에 힌트를 입력해 보도록 하죠
이미 아주 익숙한 것일 수도 있죠
안 되면 제가 설명할게요
이유를 알게 될 거예요
이런 생산 규격 코드를 만들 때 좋은 최선의 관행이죠
댓글도 더 달 거예요
Jupyter 노트북이 있으면 텍스트나
설명을 넣을 시간이 많죠 주석 처리 방식은 다를지 몰라도
적어도 함수 수준의 메서드에서 주석을 달아요
로깅도 좋은 일이고 앞으로도 그럴 거예요
다른 것도 있어요 아주 최선의 관행으로 단위 테스트를 작성하는 거죠
프로덕션으로 가는 코드에 대해 좋은 단위 테스트를 작성하는 건 물론 아주 중요하죠
전 카우보이라서 그런 짓은 안 해요
네, 당연히 그래야죠
하지만 좋은 운동이라고 말씀드릴 수 있어요
우리가 제작하고 있는 일부 코드 뒤에서 단위 테스트를 작성하고 싶다면요
그럼 정말 좋죠
정말 감사해요
물론 Git push를 원하신다면 기쁘게 합병해 단위 테스트를 작성하는 데에
대한 어휘 기여도와 크레딧을 모두 알려드리겠습니다 당연히 제가
해야 할 일이죠
최선의 관행이라고 할 수 있죠
네
모듈을 소개하게 됐네요 오늘 사용할 플랫폼이죠
모달은 서버에서 원격으로 코드를 실행할 수 있는 플랫폼으로 사용 시간당만
지불할 수 있죠
아주 강력한 플랫폼이죠
인공지능 세계에서 프로덕션 모델 배포에 많이 사용되고 있죠
하지만 다양한 목적에 사용될 수도 있어요 CPU 사용이나 클라우드에
어떤 함수든 배포하는 데요
그럼 지체 없이 다음 비디오에선 모듈로 가서 시도해 보죠
거기서 봐요